package algorithm;

import java.util.Arrays;

public class KnapsackProblem {
    public static void main(String[] args) {
        int[] w = { 1, 4, 3 }; // 物品重量
        int[] value = { 1500, 3000, 2000 }; // 物品价值
        int capacity = 4; // 背包容量
        int n = value.length; // 物品个数
        // v[i][j]表示当背包容量为j时，把前i个物品往背包中装时能得到的最大价值
        int[][] v = new int[n + 1][capacity + 1];
        // 定义数组存放v[i][j]对应的方案
        int[][] plan = new int[n + 1][capacity + 1];

        // 初始化第一行和第一列
        for (int i = 0; i < v.length; i++) {
            v[i][0] = 0;
        }
        for (int i = 0; i < v[0].length; i++) {
            v[0][i] = 0;
        }

        for (int i = 1; i < v.length; i++) {
            for (int j = 1; j < v[0].length; j++) {
                if (w[i - 1] > j) {
                    v[i][j] = v[i - 1][j];
                } else {
                    // v[i][j] = Math.max(v[i - 1][j], value[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]);
                    // 如果需要记录商品存放方案，则不能使用上面的公式
                    if (v[i - 1][j] < value[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]]) {
                        v[i][j] = value[i - 1] + v[i - 1][j - w[i - 1]];
                        plan[i][j] = 1;
                    } else {
                        v[i][j] = v[i - 1][j];
                    }
                }
            }
        }

        for (int[] i : v) {
            System.out.println(Arrays.toString(i));
        }

        int i = plan.length - 1; // 行的最大下标
        int j = plan[0].length - 1; // 列的最大下标
        while (i > 0 && j > 0) {
            if (plan[i][j] == 1) {
                System.out.printf("第%d个商品放入背包\n", i);
                j -= w[i - 1];
            }
            i--;
        }
    }
}
